Tag 2 - A140 / B56 - positive Korrektheit

[Unregistriert]

Medi Learn gibt an, dass Antwort B richtig ist.

meine Rechnung:
positive Korrektheit = Erkrankte mit positivem Test / alle mit positivem Test

alle mit positivem Test = Erkrankte mit positivem Test + Gesunde mit positivem Test

--> pos. Korrektheit = 98 / (98 + 2) = 98/100 = 98%

Meine Lösung wäre also E.
Was sagt ihr?

[Feuerblick]

Bitte beachten: MediLearn gibt keine Antworten mehr an (im Sinne von Dozentenlösungen) sondern nur eine Statistik: https://www.medi-learn.de/foren/showthread.php?106047-Der-neue-Examensservice

[Unregistriert]

Hat mich ebenfalls verwirrt, aber ist glaube ich wirklich so, dass B stimmt. Zumindest habe ich eine passende Formel bei Doccheck gefunden, mit der man auch auf 33% kommt. Ich wusste auch noch, dass die Prävalenz bei dem positiven Vorhersagewert mit rein spielt, aber keine Ahnung wie, weshalb ich mich auch für 98% entschieden hatte

[Unregistriert]

Ja es ist doch auch so! 98% soll die richtige Antwort sein. Ich weiß nicht warum es als falsch angesehen wird.
Zwei Drittel haben es auch so angekreuzt 🤔

[Unregistriert]

sehe ich genauso!

[Unregistriert]

33% sollte stimmen. Die formal dazu gibt's auf Amboss. Und dass die Prävalenz mit rein zählt ist grade das besondere am Vorhersagewert.

[NedaKarimi]

Sehe ich auch so. 98% muss richtig sein.

[Unregistriert]

Antwort B ist richtig, der pPw ist abhängig von der Prävalenz der Krankheit. Mit 4 Feldertafel kommt man dann auf 1/3

[Unregistriert]

Ich denke aber dass man die 100 Kranken und 100 Gesunden nicht einfach vergleichen kann. Zu sehen an der Prävalenz, bei der von 1000 Menschen, 10 krank sind. Bei 10 Kranken 990 Gesunde, das heißt man muss die 98 von 100 Gesunden auf 990 Gesunde hochrechnen. Damit kommt man dann auf 33 Prozent.

[Unregistriert]

Da hier so darüber diskutiert wird, gibt es die Möglichkeit die Frage begründet anzufechten? Bin leider nicht schlau genug das selber zu erklären…

[Blauer Klaus]

Also man muss die Sensitivität und die Spezifität hier für die 1000 Personen berechnen von denen 10 krank sind, wenn man das macht, dann bekommt man 9,8 korrekt erfasste kranke und 0,2 falsch erfasset kranke sowie 970,2 korrekt erfasste gesunde und 19,6 falsch erfasste gesunde. Jetzt rechnet man die korrekt erfassten kranken (9,8) geteilt durch die korrekt erfassten kranken (9,8) + die falsch erfassten kranken (19,6) was dann ca. 33% ist. Der positive Vorhersagewert ist ja immer von der Anzahl der Kranken abhängig, je mehr kranke Leute sich testen lassen desto größer ist er :)

[Michael141299]

Man kann es mit einer Vier-Felder-Tafel berechnen.
von 10.000 Personen wären 1% also 100 krank.
von diesen 100 Kranken werden 2% also 98 richtig positiv erkannt.
von den 9.900 Gesunden werden 2% also 198 (ca. 200) falsch positiv sein.
von 296 (ca.300) positiven sind 98 richtig positiv (also nur ein Drittel).

Der positive Vorhersagewert ist somit ca. 33%
Antwort B ist richtig.

[bef28]

Hat das schon jemand dem impp gemeldet?